摘要
亮点:新开发的人工智能(AI)技术可以识别出致命心脏病的高风险人群
>最新研发的人工智能(AI)技术可以识别出致命心脏病发作的高危人群
新的生物标志物或指纹被称为脂肪放射体轮廓(FRP)，有助于识别炎症、疤痕和血管周围发生的变化，这些都是未来心脏病发作的指标
使用这种新的人工智能技术，可以在心脏病发作前至少5年预测出患心脏病的风险
英国心脏基金会(BHF)资助的一项新研究表明，新的人工智能(AI)技术可以识别出未来至少5年罹患致命心脏病的高风险人群。
该研究结果在巴黎举行的欧洲心脏病学会(ESC)大会上发表，并发表在《欧洲心脏杂志》上
牛津大学的一个研究小组利用机器学习开发了一种新的生物标志物，或称为“指纹”，称为“b>脂肪放射学图谱(FRP)”，。指纹能探测到心脏血管周围的生物信号。它能识别炎症、疤痕和这些血管的变化，这些都是未来心脏病发作的征兆。
当一个人因为胸痛去医院时，标准的护理措施是做一个冠状动脉CT血管造影(CCTA)。这是对冠状动脉的扫描，以检查任何狭窄或阻塞的节段。如果没有明显的动脉狭窄(约占扫描总量的75%)，人们就会被送回家，但他们中的一些人在未来的某个时候仍然会心脏病发作。医生们没有常规使用的方法可以发现未来心脏病发作的所有潜在危险信号。
研究详情
在这项研究中，Charalambos Antoniades教授和他的团队首先对167名接受心脏手术的人进行了脂肪活检。他们分析了与炎症、瘢痕和新生血管形成相关的基因的表达，并将这些基因与CCTA扫描图像进行比对，以确定哪些特征最能显示心脏血管周围的脂肪(称为血管周围脂肪)的变化。
接下来,团队CCTA扫描的101人相比,5487个人从池中,谁有心脏病发作或心血管死亡的5年内和匹配CCTA控制不了解血管周的空间的变化表明,有人心脏病发作的风险。利用机器学习技术，他们开发了一种FRP指纹识别技术，可以捕捉风险水平。增加的心脏扫描越多，预测就越准确，更多的信息将成为“核心知识”。
他们在1575名苏格兰人的心脏试验中测试了这种血管周围指纹的表现，表明FRP在预测心脏病发作方面具有惊人的价值，超过了目前在临床实践中使用的任何工具。
研究结果
团队希望这强大的技术将使更多的人为了避免心脏病发作,并计划将它推广销售给医疗保健专业人士在明年,希望它将被包括在常规NHS实践与CCTA扫描在接下来的两年。
牛津大学心血管医学教授、BHF高级临床研究员Charalambos Antoniades教授说:
<"仅仅因为某人的冠状动脉扫描显示没有变窄，这并不意味着他们是安全的心脏病发作。通过利用人工智能的力量，我们开发了一种指纹，可以在人们的动脉周围发现“坏”特征。这对于发现疾病的早期迹象，并在心脏病发作前采取所有预防措施，最终挽救生命，具有巨大的潜力。我们真诚地相信这项技术可以在明年拯救生命。
英国心脏基金会医学副主任Metin Avkiran教授说:
每隔5分钟，就有一个人因为心脏病发作住进了英国的一家医院。这项研究是一个强有力的例子，说明机器学习技术的创新应用有可能彻底改变我们识别心脏病发作风险人群并防止他们发生的方式。
这是一个重大进展。新的“指纹”从常规用于检测动脉变窄的扫描中提取有关潜在生物学的额外信息。这类基于人工智能的技术可以更精确地预测即将到来的心脏病发作，这可能代表着个性化护理向疑似冠心病患者迈出了一大步
来源：Medindia
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